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论文如何进行数据调研和数据分析

来源:未知 作者:朱老师
发布于:2022-06-18 共1929字

  一些调研类论文写作过程中,调研数据和分析数据必不可少,本文就如何快速有效的找到调研对象,以及后期如何处理数据进行讲解,希望这些方法技巧对大家有所帮助!

  1、如何快速精准地找到调研群体

  先根据研究主题,确定调研对象的大致范围。可以根据属性(性别、年龄、居住城市、收入等)进行细分,并设置不同维度的筛选条件,从而确定调研对象的画像。

  再根据画像确定调研方法。比如通过桌面研究(互联网搜索、文献查阅等)搜集资料,通过问卷调查、邀约访谈等获取一手资料。当然,也要根据用户的属性综合考虑采用什么调研方法。

  确定调研方法后,需要通过有效途径找到调研对象。学生可善用网络,到与调研对象相关的软件、网站、社交平台寻找合适的调研对象,也可开展实地调研。

  想快速精准地找到合适的调研群体,前期准备工作要充分,主要包括:其一,了解研究目的,确定研究方法。明确课题研究目的是前提,有助于选择合适的研究方法。

  研究方法一般分为定性和定量两种,主要指先通过定性研究得出基本结论,再通过定量的方式进行验证。大数据及新兴研究方法的发展,还催生了“社媒聆听”和“在线调研”等方法。

  其二,确定目标调研群体的特征。这个特征通常由人口统计学条件及项目研究条件组成。前者指性别、年龄、居住城市、收入、职业、文化水平等,后者指与项目相关的条件。

  其三,寻找符合研究要求的被访者。要先学会撰写甄别问卷,再通过相关渠道(微信、QQ、论坛、贴吧、马路拦截、店铺拦截、熟人推荐)投放出去。甄别问卷结果合适的,一般可成为合格被访者。但为了保证研究质量,可进行二次甄别。如,提一些与研究目的相关的开放性问题,以验证被访者是否真正符合要求。

  这里以传播学四大奠基人之一——拉扎斯菲尔德的“伊里调查”(1940年的一项调查,关于美民主党和共和党的大众传播竞选宣传对选民投票意向的影响)为例,介绍三点寻找调研群体时的注意事项。

  1. 注意代表性。美国俄亥俄州伊里县民众对两党的支持率接近1∶1,与美国国民的整体情况类似——所研究的样本应是整体的缩影,能最大限度还原整体。

  2. 注意干扰因素。伊里县较少与外界接触,干扰源较少——在群体选择时,应尽量选择信息渠道接受较为固定的群体,减少被各种各样因素干扰的可能。

  3. 注意样本容量。在这项调查中,伊里县的男女老少都成了研究对象——样本选择时,要注意广度。

数据调研与分析

  2、如何进行数据分析

  很多研究需要采用定量研究方法,收集、处理、分析数据。

  数据收集方法较多,在此介绍问卷调查。这可分为两种:一是采用前人编制的成熟量表,进行更新和改良;二是自己设计问卷,并经过信效度检验,如alpha信度系数检验等。

  进行数据处理和分析前,可多看相关论文,摸索研究思路。一般而言,社科领域论文的数据处理和分析可按照以下顺序进行:人□统计学描述性分析,问卷信效度分析,差异性分析,相关、回归分析,验证假设。在实际操作中,SPSS、STATA等都是较专业的统计分析软件,也有不少研究者采用R语言。相比之下,前两者更容易上手,R语言则更灵活便捷,但学习难度较高。

  论文数据分析中有三个值得注意的地方,这里以分析上市企业经营状况为例。

  1.要分析目的与数据来源。在准备一篇论文前,应明确数据分析服务于哪一目标,需要何种数据。如,想比较各上市企业的经营状况,就要有分析对象的财务指标数据。接下来则是思考如何获取数据,并保证其真实有效。

  2.要选择合适的分析方法。一般做法是查阅相关文献,对前人采取的分析方法进行筛选和改进,并应用到自己的数据分析中。在本例中,通常采用因子分析法分析企业经营状况,对因子得分的结果,可通过K-means方法或神经网络进行聚类。在划定大致范围后,应了解涉及方法及其背后的数学原理,明确每一步的目标与效果(如因子旋转的作用),并思考利用何种软件实现。

  3.要根据分析结果进行推理。除了获得直观的结果,做研究时还要思考数据背后的联系。在本例中,应从不同维度对上市企业经营状况进行分析,而这些维度是有相关性的(如企业的负债和盈利状况联系紧密)。若能成功挖掘这些隐藏的信息,研究或许能取得不错的成果。

  在有些领域,数据是一种证据,用以证实或证伪。这里以医学领域为例,进行简单介绍。

  从单纯的病例报道,到几个病例的经验分析,再到大量病例的数据处理,这是大多数医学生进行研究与论文写作的过程。SPSS因为操作界面简洁、容易上手,是常用的数据分析工具。除了前瞻性分析需要设计实验思路,其余大多为回顾性分析,这就要求医学生收集的数据要完整、全面。

  另外,在数据分析中,T检验比较常用,能用来分析两组分布数据的不同。至于组内的区别和组件的区别,可采用方差分析;生活质量量表数据的高低是否与其他数据有关,则可采用回归分析。将分析的数据进行整理,做出合理的临床解释,那么数据分析这一步基本就做到位了。

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